Jul, 2023

异方差因果结构学习

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TL;DR本研究旨在解决具有异方差噪声的因果结构学习问题。通过利用因果机制的正态性，我们可以恢复一个有效的因果排序，并使用一系列条件独立性检验唯一地识别因果有向无环图。结果是 HOST（异方差因果结构学习），一种简单而有效的因果结构学习算法，可以在样本大小和维度上呈多项式规模扩展。通过广泛的实证评估，我们展示了 HOST 方法在因果顺序学习和结构学习问题上与最先进的方法相比具有竞争力。
directed acyclic graphscausal structure learningheteroscedasticitygaussian noiseconditional independence tests
发现论文，激发创造
  • 可识别异方差噪声模型下的因果发现

    基于连续优化框架通过引入松弛且可实现的充分条件，证明了一类可辨识的结构方程模型 (SEM)，在此基础上提出了一种新颖的有法考虑噪声方差变异的 DAG 学习方法，并设计了一个有效的两阶段迭代算法来解决优化困难，实现对具有异方差变量噪声和不同方差的数据的因果 DAG 学习。在合成数据和实际数据上，实验结果显示该方法明显优于现有方法。

    Dec, 2023

  • 在有向无环图上进行多邻域协同学习

    通过开发一种新的基于约束的方法，该方法用于估计多个用户指定目标节点周围的局部结构，从而在邻域之间实现结构学习协调，进而促进无需学习整个有向无环图结构的因果发现。实验结果表明，我们的算法在学习邻域结构时具有更高的准确性，且计算成本较低于传统方法。

    May, 2024

  • 个性化的二项式有向无环图学习与网络结构协变量

    本文研究利用多元计数数据进行因果发现，引入个性化的二项式有向无环图模型以应对用户异质性和观测之间的网络依赖关系，通过将网络结构嵌入到降维协变量中来学习所提出的有向无环图模型，并探索方差 - 均值关系以确定节点的顺序。通过模拟实验证明我们的算法在异质数据上胜过现有的竞争对手，并在实际的网页访问数据集上验证了其实用性。

    Jun, 2024

  • 低秩有向无环图与因果结构学习

    通过利用有向无环图 (DAG) 因果模型的低秩假设，本文提出了一种新的方法来缓解在高维度设置中学习表示 DAG 的因果结构的问题，提供了图形条件和现有方法的适应性，并提供了经验证据支持低秩算法的实用性。

    Jun, 2020

  • 非高斯有向无环图的结构迁移学习

    通过引入一组新的结构相似度度量方法，并有效利用不同层次结构相似性的辅助 DAG 信息，我们提出了一种传输 DAG 学习框架，理论分析和大量实验结果表明，在目标研究中的 DAG 重建方面取得了显著的改进，即使没有任何辅助 DAG 与目标 DAG 完全相似，这与大多数现有的传输学习方法形成鲜明对比。该方法的优势也得到了在合成数据和多站点脑功能连接网络数据上的广泛实验支持。

    Oct, 2023

  • 从因果对到因果图

    通过概率分布和因果关系特征，提出了一种计算效率高的因果结构学习方法，并在合成和真实数据集上进行了验证。

    Nov, 2022

  • 通过逆协方差估计进行高维度线性因果网络学习

    本论文提出了一种新的基于统计估计的带有两个部分的框架，通过使用 moralized 图在 DAGs 中选择最佳得分的图。

    Nov, 2013

  • 从动态图中学习有向无环图结构

    本研究探讨了动态图数据上节点特征生成机制的学习问题，并提出了一种连续得分优化方法，名为 GraphNOTEARS，该方法有效地刻画了节点特征生成过程中的同时关系和时滞交互关系之间的 DAG 结构，可以在一个简洁的方式下展现特征生成过程。实验表明，该算法在模拟数据方面表现优异，并能够学习到来自真实世界数据集的节点之间的联系。

    Nov, 2022

  • 谨防模拟 DAG！ 因果推断基准测试可能很容易被操纵

    本研究针对模拟的有向无环图模型，发现可以通过增加噪声来影响结构学习算法。引入 VarSortability 作为评估指标，探讨边缘方差与因果关系之间的关联性。结果表明，在一些连续结构学习算法中，高的 varsortability 能匹配一些基本的基线方法。然而，这种性能可能不会转移至真实世界的数据，因为 varsortability 可能很中庸或取决于测量尺度的选择。

    Feb, 2021

  • 带有局部搜索的混合全局因果发现

    在观测数据中进行因果发现是一项具有挑战性的任务，本研究提出了一种新颖的混合方法，结合局部因果子结构，通过引入拓扑排序算法和非参数约束算法，在线性和非线性设置中实现了全局因果推断，并在合成数据中进行了验证。

    May, 2024